数据预处理之后，我们要做一些统计分析，来观察我们的数据，这其中包括 描述性分析、统计推断。描述性分析：主要是统计指标、图表。1、集中趋势分析除了分位数，我们还可以结合 中位数、众数、平均数三者的关系。具体地：众数在中位数左侧，平均数在中位数右侧，则此时数据呈正偏态分布，又叫右偏，存在极大异常值。是不是可以考虑删除或替换为平均值众数在中位数右侧，平均数在左侧，数据呈负偏态，左偏。可能存在极小异常值。
转载
2024-01-31 22:55:00
379阅读
连续型概率分布与正态分布连续数据前面讲到的概率分布涉及的都是离散数据，即数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有对应概率。例如，在分析老虎机收益概率分布时，每一局赌局出现的收益数额是确定的，我们很清楚各种情况的赔率，也知道自己有机会赢到其中一种。如果是离散数据，则为数值型数据，只能取确切值。离散数据往往能以某种方式进行计数，例如糖果机中的糖果数目，智力游戏中答对的问题的数目，或是在一个特定
转载
2024-09-10 21:14:26
7阅读
相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。 为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。 在随机变量中，我们了解了一种连续分
转载
2024-03-14 16:55:09
72阅读
# Python绘制连续变量分布函数的指南
在数据科学和统计学中，理解和可视化数据的分布是非常重要的。今天，我们将学习如何使用Python绘制连续变量的分布函数。这个过程包含一些步骤，包括数据准备、绘图和展示结果。以下是我们将要遵循的步骤：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# Python 中的右偏分布
## 引言
在统计学中，分布是用来描述数据集的特征和行为的一种方式。当我们提到“偏态分布”时，通常指的是数据在分布的某一侧呈现出不对称的情况。右偏分布（或称正偏分布）是一种特定类型的分布，其特征是数据的尾部向右侧延伸。本文将深入探讨右偏分布的概念，并通过Python中的代码示例加以说明。
## 右偏分布的特点
右偏分布的主要特点包括：
1. **均值大于中
注：本文针对常用的连续分布：正态分布、均匀分布、指数分布、伽马分布、卡方分布与贝塔分布作了大致的介绍，需要记住它们的参数、数学期望与方差、以及密度函数，一个分布就是一个概率模型。目录 各种分布之间的关系1 正态分布 密度函数、分布函数、背景、参数 、参数 标准正态分布、标准化变换、由正态分布计算概率值、
两边一样，叫对称分布（正态分布） 右边的数据比左边的数据离散，叫右偏分布（正偏态） 左边的数据比右边的数据离散，叫左偏分布（负偏态） 偏态分布有两个特点： 它有两个特点： 一是左右不对称（即所谓偏态）； 二是当样本增大时，其均数趋向正态分布。skewness偏度：对于右偏分布，偏度为负；对于左偏分布，偏度为正。对称分布，偏度为0 Kurtosis峰值：是对Sample构成的分布的峰
转载
2023-11-01 19:05:19
1637阅读
# 实现 Java 右 Trim 函数的教程
在 Java 中，右 Trim 是一个常用的字符串操作，它用于去掉字符串末尾的空格或其他指定字符。对于刚入行的开发者而言，了解如何实现这个功能至关重要。以下是实现 Java 右 Trim 函数的整体流程，并附有详细解释和代码示例。
## 流程概述
我们可以将实现右 Trim 函数分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 04:51:11
49阅读
# Python函数右箭头的实现教程
在编程中，箭头常常用于实现流向和逻辑的表达。在Python中，我们可以用函数来实现这一功能。本文将教你如何在Python中实现“函数右箭头”，并展示必要的步骤、代码示例及状态图和甘特图。希望通过这个教程，你能对Python函数有更深刻的理解并能顺利实现这一功能。
## 流程图
我们首先需要明确实现“函数右箭头”的流程。下面是一个简洁的流程表，帮助你理清思
# 使用 MySQL 进行右模糊查询的步骤与实现
在数据库开发中，模糊查询是一个常见的需求。MySQL 支持多种模糊查询函数，其中之一就是右模糊查询。右模糊查询即在查询字符串的右侧使用通配符 `%`，以匹配以特定字符开头的所有记录。本文将详细介绍如何在 MySQL 中实现右模糊查询，并辅以代码示例和解释。
## 实现流程
下面是实现右模糊查询的基本流程：
| 步骤 | 操作描述
原创
2024-08-10 05:22:34
181阅读
今天我们来聊聊统计学中的偏态分布，聊偏态分布以前我们先看看正态分布，下面这张图在文章中多次出现，就是传说中的正态分布。这张图中的横轴是随机变量 x 的具体值，正态分布的中心点是随机变量 x 的均值 μ，以均值为中心，然后向两边扩散，既然是均值，那肯定就有比均值大的值，也有比均值小的点，我们用标准差 σ 表示数据集的离散程度，也就是距离均值 μ 的远近。纵轴是 x 对应的概率密度。我们应该都知道概率
转载
2023-11-20 12:45:46
1036阅读
一、离散化1、为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。2、什么是数据的离散化连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。3、离散化操作通常对于我们不想要连续的数值，我们可将其离散化，离散化也可称为分组、区间化。Python实
转载
2023-11-02 08:52:51
106阅读
高数
原创
2023-07-08 08:34:28
440阅读
连续。 \(C(a, b) = \{f(x) | f(x) 在 (a,b ...
泊松分布，要明白：泊松分布是二项分布n很大而p很小时的一种极限形式。二项分布：已知某件事情发生的概率是p，那么做n次试验，事情发生的次数就服从二项分布。泊松分布式某段连续的时间内事情发生的次数。事情发生的时间是可以忽略的。关注的是事件的发生。泊松分布是离散的变量。 这段时间是确定大小的，不是说某两件事件（不知何时发生）的间隔。把连续的时间分割层无数小份，那么每个小份之间都是相互独立的。在
转载
2023-11-19 12:20:44
124阅读
小书匠目录：
2.连续型
2.1 连续型均匀分布一个均匀分布在区间[a,b]上的连续型随机变量X,可给出如下函数:$$f(n)= \begin{cases} {\frac{1}{b-a}}, & \text {for a <= x < b } \\ 0, & \text{elsewhere} \end{cases}$$ 连续型均匀分布概率密度函数期望：$E[X
转载
2024-01-30 06:15:33
115阅读
一、笔者做张宇试卷的时候，第三套试卷22题遇到一道这样的题：这里求出来的关于Y的分布函数在Y=1处并不连续（右连续），故而不能直接求导然后再积分，答案给出一种思路，就是利用关于X的概率密度是连续的，间接利用X的概率密度来求Y的数学期望，这是一种思路。下面应该还有解决这一类问题的方法，之后笔者见到类似的问题再进行补充二、下面是补充：1）看了原函数存在定理那一章的内容之后，略有所思，予以记录。1、若f
转载
2024-08-12 12:48:51
24阅读
# 理解 Python 函数参数与右箭头的实现
在 Python 中，函数是一个将输入（参数）转换为输出的一段代码。当我们提到“右箭头”时，通常指的是函数参数中的一种数据流动方向。今天，你将学会如何实现它，并通过一个简单的示例来理解。
## 流程概述
在我们实际编码之前，首先了解一下实现的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 04:15:58
104阅读
5-1 python中函数的定义Python之什么是函数写计算机程序也是一样，函数就是最基本的一种代码抽象的方式。Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。 Python之调用函数Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。调用 abs 
转载
2023-08-17 16:20:51
50阅读
目录1. python生成一个区间内的连续整数 range()2. 数值的分解，分解出百位十位个位等3.常用的内嵌数学函数3.1 abs() 求绝对值3.2 max() min() 求最大最小值3.3 round()四舍五入3.4 pow()求次方4.math包中的数学函数4.1 ceil(num)上取整4.2 floor(num)下取整4.3 sqrt()开方4.4 log()取对数4.5 常
转载
2023-08-02 15:27:26
159阅读
